英伟达发布的视觉语言大型模型 NVILA

NVILA代表的是什么？

NVIDIA最新推出的视觉语言系列模型名为NVILA，它能够很好地兼顾效率与精度。该模型采用“先扩展后压缩”的策略来高效处理高分辨率图像及长视频内容。通过训练和微调阶段的系统优化，NVILA显著降低了资源消耗，并在各种图像和视频基准测试中表现优异或超越了现有的顶尖模型，如开源领域的Qwen2VL、InternVL以及Pixtral等顶级模型，还有像GPT-4o与Gemini这样的专有解决方案。此外，NVILA还新增加了时间定位、机器人导航及医学成像等功能模块，极大地扩展了其在多个行业中的应用潜力。

NVILA的核心特性

• 高清图片与长时间视频的处理NVILA具备高效管理高分辨率图片及长时间视频的能力，并能够维持高度的精确性。
• 提升效能在NVILA的整个生命周期里，从培训阶段直至部署，都实施了系统的效率提升措施。
• 确定时刻提供视频内的精准时间点定位服务。
• 自动导引机器人实现机器人导航的核心在于能够即时部署功能。
• 医疗多种模式的应用在医疗卫生行业融合多种专业模型，以增强诊疗及判断的精确度。

NVILA的核心技术机制

• “伸展-缩减”技术首先提高空间与时间的清晰度，然后通过压缩视觉标记来协调精度与效能之间的关系。
• 动态S2版本更新针对各种尺寸比例的图片进行适配，并抽取多种规模的精细特征。
• 采用FP8混准精度训练技术提升模型训练的速度，并维持其精确度。
• 数据集精简采用DeltaLoss技术来甄选训练资料，剔除那些太容易或太难的实例。
• 数量化方法采用W8A8与W4A16的量化方法，以提升模型部署的效能。
• 高效的参数调整优化根据不同的下游应用任务，对模型的部分组件进行有选择性的微调以降低内存使用需求。

NVILA项目的仓库位置

• Git存储库：https://github.com/NVlabs/VILA（计划开放源代码）
• HuggingFace的模型集合：https://huggingface.co/collections/高效大型模型/nvila（计划开放源代码）
• arXiv科技文章访问该论文的PDF版本，请点击此处：https://arxiv.org/pdf/2412.04468

NVILA的使用情境

• 对图片及影像的解析能力应用于图像及视频的内容解析工作，涵盖视觉问答任务、图片类别识别以及视频概要生成等功能。
• 自动化指引系统在机器人的世界里，视其为负责处理视觉与言语指引的中枢系统，该系统能够指导机器人依据所见景象及接收的语言命令来规划路径并作出判断。
• 医学影像通过支持医学影像解析，并结合专业模型以提升诊断精确度，这包括了对病理解析图象的应用以及在放射学影像划分与归类方面的利用。
• 确定时刻在视频数据分析中解决时间标记的问题，对实现高效的视频内容搜索及事件识别等应用场景具有决定性意义。
• 多种形态互动在涉及需融合视觉与言语数据互动的领域里，比如智能助理及客户支持机器人的应用，能够带来更为充实且精准的交流感受。